排序方式: 共有47条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
建立了测定调味酱中85种酸性合成色素的液相色谱串联质谱高通量筛查方法。样品经甲醇提取,C18净化后,用水进行稀释,液相色谱串联质谱多反应监测模式测定,外标法定量。结果表明,85种酸性合成色素在10~1000 ng/mL的浓度范围内均呈良好的线性关系,相关系数均大于0.99,方法检出限为8.08~885.2 μg/kg,定量限为26.94~2950.7 μg/kg。在3个不同加标水平下,平均回收率在70.2%~116.5%,RSD为0.1%~15.0%。测定了市售的番茄酱、辣椒酱等50批次样品,在2批次样品中筛查出酸性红13、酸性橙II等禁止使用的色素。该方法通用性强、检测对象范围较广、分析时间短、灵敏度高,适合用于调味酱中85种酸性合成色素的分析测定。 相似文献
2.
3G网络是以2G网络为基础发展起来的第三代移动通信技术,它对鉴权服务和安全特征进行了良好地定义。但是,随着3G网络的不断普及,其安全问题得到了各行各业的关注。本文以3G网络的安全为研究案例,从核心网、接入、用户以及应用等多个方面分析了其存在的安全隐患,最后从运营商网络安全建设、平台管理等多个方面提出了防范对策。 相似文献
3.
4.
实现多个数据流对无线信道的公平共享是802.11无线Ad Hoc网络中的一个重要议题,但802.11DCF机制在无线Ad Hoc网络中存在严重的公平性问题,甚至有可能出现单个节点或数据流独占信道而其他节点和数据流处于"饥饿"状态的情况.论文提出了一种新颖的保证数据流间公平性的MAC层接入机制FFMA(Flow rate-based Fair Medium Access),通过公平调度和公平竞争的方式,FFMA能够在数据流间公平地分配信道带宽资源.仿真结果表明,在无线Ad Hoc网络中,FFMA可以在保证信道吞吐量的前提下取得远优于802.11 DCF的数据流间的公平性. 相似文献
5.
本文提出了一种基于基因表达式编程GEP的多源时域数据融合模型GEP-MSDA,该模型可以在无任何先验知识的情况下自动对多源数据进行融合。实验表明,基于GEP的融合模型较传统方法能滤除更多的冗余数据,有效节省通信开销,并保持较高的精度。 相似文献
6.
社区发现作为复杂社交网络中一个重要的研究方向.针对目前基于种子节点的算法在种子选取与扩展等方面的不足,提出了一种基于影响力与种子扩展的重叠社区发现算法(Influence Seeds Extension Overlapping Community Detection,简称i-SEOCD算法).首先,利用节点影响力策略找出具有紧密结构的种子社区.其次,从这些种子社区出发,计算社区邻居集节点与社区的相似度,并取出相似度超过设定阈值的节点.然后,采用优化自适应函数的策略来扩展社区.最后,对网络中的自由节点进行社区隶属划分,进而实现了整个网络的重叠社区结构挖掘.在真实社交网络和人工生成网络上实验表明,i-SEOCD算法能够准确、快速地发现复杂网络中的重叠社区结构. 相似文献
7.
多标签传播算法具有接近线性的时间复杂度,但用于重叠社区发现时存在精度低、稳定性差的问题。文中基于重叠节点更可能出现在社区边缘的思想,提出基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现算法。该算法首先利用改进的基于节点中心度与社区分布约束的单标签传播方法发现非重叠社区,并在标签传播过程中利用局部信息同步计算节点中心度。然后根据节点中心度定义节点层级函数,标记节点在所属社区中的层级。最后基于节点间的标签传播增益,利用新的多标签更新规则,获得重叠社区结构。实验表明该算法能有效提高精度和稳定性。 相似文献
8.
热缩型电力电缆附件的技术与应用 总被引:2,自引:2,他引:2
本文简述了电力电缆附件的概况,系统介绍了热缩型电力电缆附件的研究主要的生产过程,阐述了产品的特性及应用范围。 相似文献
9.
磁固相萃取(Magnetic solid phase extraction,MSPE)是使用磁性吸附剂富集待测物,在磁场作用下分离待测物的样品前处理方法。相比于传统的样品前处理方法,MSPE具有吸附快速、效率高、易分离等优点。MSPE磁性吸附剂由磁性纳米颗粒和其表面的非磁性功能材料修饰组成。本文主要综述碳化合物、表面活性剂、离子液体、金属-有机骨架化合物、氧化物、高分子、分子印迹聚合物这几类材料表面修饰的MSPE磁性吸附剂的研究进展。选择不同表面修饰材料的MSPE技术可以对不同的食品添加剂、农药残留、抗生素等化合物有理想的吸附效果,有广泛的应用前景。 相似文献
10.
近年来,深度神经网络特别是图神经网络在方面级情感分析任务上取得了较大进展,但是仍存在未充分利用外部知识信息、句法依赖树的边关系信息以及知识图谱结构信息的缺陷.针对上述问题,本文提出了一种知识增强的双图卷积网络BGCN-KE(Knowledge-enhanced Bi-Graph Convolutional Network).首先,提出一种融合句法依赖关系与外部知识的子图构造算法,得到节点间语义关系更紧密的知识子图.其次,提出了双图卷积网络,分别利用两个图卷积网络在句法依赖知识子图中引导评论文本的节点学习邻接节点的外部知识,以及在评论文本的句法依赖图中融合特定方面相关的语义信息,从而增强评论文本的特定方面知识表示和语义表示.再次,BGCN-KE引入边关系注意力机制,更好地捕获特定方面和上下文词语间的语义关系.最后,提出了一种多级特征融合机制,充分融合特定方面相关的外部知识、语义信息和边关系特征.多个公共数据集上的实验证明,BGCN-KE的性能优于最新的对比模型. 相似文献